Исследование методов прогнозирования закупок в сети кофеен с помощью нейронной сети

Abstract

В современном мире способность точно прогнозировать закупки становится критически важной для управления запасами, оптимизации операций и увеличения прибыли. Эффективное прогнозирование позволяет компаниям не только сокращать издержки, связанные с перепроизводством и недопроизводством, но и улучшать удовлетворенность клиентов, предлагая им свежую продукцию и минимизируя время ожидания. Целью данной квалификационной работы является проектирование и реализация системы прогнозирования закупок в сети кофеен с помощью нейронной сети, а также анализ и сравнение результатов, полученных при реализации искусственной нейронной сети при различных настройках параметров данного метода. В работе исследуются различные методы прогнозирования, которые могут быть применены для предсказания будущих закупок и анализируются традиционные современные подходы, включая машинное обучение и нейронные сети, которые обладают способностью обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные закономерности. Особое внимание уделяется вопро